Rede neural siamesa
Uma rede siamesa é uma arquitetura profunda com dois (ou mais) ramos idênticos e de compartilhamento de pesos que mapeiam entradas em um espaço de incorporação (embedding space) onde entradas similares ficam próximas e as dissimilares distantes. Introduzida por Bromley, LeCun e colegas em 1993 para verificação de assinaturas e revivida por Koch et al. (2015) para reconhecimento de imagem one-shot, ela aprende uma métrica de similaridade em vez de rótulos de classe fixos, tornando-a ideal para tarefas de verificação, correspondência e few-shot.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fontes
- Bromley, J., Guyon, I., LeCun, Y., Säckinger, E., & Shah, R. (1993). Signature verification using a 'Siamese' time delay neural network. Advances in Neural Information Processing Systems, 6. link ↗
- Koch, G., Zemel, R., & Salakhutdinov, R. (2015). Siamese neural networks for one-shot image recognition. ICML Deep Learning Workshop. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 2). Siamese Neural Network (Deep Metric Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/siamese-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- AutoencoderAprendizado profundo↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →